Covid, un farmaco riduce la mortalità dei pazienti

Ticino

6 anni fa

Una ricerca condotta su persone ricoverate all’EOC mostra come un medicinale per curare l’ipertensione aumenti la sopravvivenza dei pazienti. I risultati pubblicati su una nota rivista scientifica

Un farmaco usato per curare l’ipertensione aiuta ad aumentare la sopravvivenza dei malati di Covid-19 ad elevato rischio di decesso. È il risultato di una ricerca condotta sui pazienti ricoverati dall’Ente ospedaliero cantonale (EOC), che è stato pubblicato oggi su una delle più note riviste scientifiche (”Proceedings of the National Academy of Sciences”).

Lo studio nel dettaglio
Lo studio è stato condotto su 576 pazienti Covid con un’età media di 72 anni ricoverati presso l’Ente durante la prima ondata (tra il 1°marzo e il 1° maggio). Il lavoro, che ha riunito un gruppo multidisciplinare di clinici e ricercatori statistici dell’EOC, dell’Università della Svizzera italiana e dell’Università Vita-Salute San Raffaele di Milano (UniSR), ha dimostrato, tramite analisi statistiche avanzate di integrazione dei dati demografici e clinici dei pazienti, che le comuni terapie anti-ipertensive con inibitori del sistema renina angiotensina – i cosiddetti farmaci “RAASi” – riducono di oltre il 60% il rischio di mortalità nei malati COVID-19 considerati a maggior rischio di decesso perché in età avanzata o perché presentano patologie renali e cardiovascolari.

I ricercatori hanno derivato diversi profili di rischio per valutare l’effetto dei farmaci, analizzare le dipendenze tra i diversi fattori di rischio e l’impatto dei trattamenti sulla sopravvivenza. “L’effetto dei RAASi osservato è verosimilmente da attribuire all’interazione tra il coronavirus e lo stesso sistema renina-angiotensina” si legge in un comunicato congiunto di EOC, USI e UniSR. “È noto infatti che il SARS-CoV-2 entra nelle cellule ospiti dopo essersi legato proprio all’enzima di conversione dell’angiotensina (ACE2) del quale “blocca” la funzione, causando un eccesso di angiotensina e un aumento dell’infiammazione nell’organismo, infiammazione che viene ridotta dai farmaci RAASi”.

Cosa si ha imparato grazie al farmaco
Secondo il responsabile medico dell’EOC Paolo Ferrari il lavoro di squadra riuscirà a cambiare il decorso dei pazienti affetti da Covid. “Questo studio ci insegna tre importanti lezioni. Primo, che un farmaco noto e sicuro, usato comunemente e prescritto di routine dai medici di base per la cura dei pazienti ipertesi, risulta ridurre la mortalità tra le persone colpite dal COVID-19, quando sono in trattamento con questi farmaci. Secondo, che solo con metodi biostatistici sofisticati si possono “smascherare” informazioni che con un approccio convenzionale passerebbero inosservate. Terzo, che anche nel contesto del nostro Cantone Ticino un grande lavoro di squadra può portare a scoperte importanti.”

“È apparso da subito evidente che l’età e le comorbidità dei pazienti giocassero un ruolo importante sull’andamento della malattia COVID-19” afferma Pietro Cippà, direttore del Dipartimento di medicina EOC che ha concepito lo studio, “ma l’inevitabile sovrapposizione di elementi anagrafici, clinici e farmacologici rendeva estremamente difficoltosa la possibilità di apprezzarne l’impatto in un contesto complesso e nuovo come quello che abbiamo dovuto affrontare negli scorsi mesi”. “Grazie ad una raccolta dati precisa e all’applicazione di metodi statistici avanzati è stato possibile sviluppare un profilo di rischio multifattoriale e valutare l’impatto delle terapie farmacologiche assunte dai pazienti prima e durante il ricovero”.

Per Clelia Di Serio, prof. ordinaria di Statistica Medica presso UniSR e prof. aggregata presso l’Università Svizzera italiana, la difficoltà principale nell’analizzare i dati di questa pandemia risiede nella natura della raccolta su base emergenziale, per cui si rendono necessarie tecniche statistico-computazionali in grado di bilanciare gruppi di rischio numericamente sbilanciati e di considerare gli effetti di confondimento. “Con le ricercatrici Federica Cugnata e Chiara Brombin, abbiamo applicato una combinazione di tecniche non parametriche e tipo machine learning che permettessero di derivare la complessa struttura di dipendenza tra trattamenti, comorbidità, fattori di rischio e risposta clinica. L’interazione tra tutti i ricercatori coinvolti ha permesso un’approfondita lettura dei modelli, basata su principi di riproducibilità, e ha confermato dei risultati generalizzabili: riteniamo il risultato sulla protezione dei RAASi molto solido”.